BFS dan DFS adalah penting untuk penemuan graf. BFS bermaksud Breadth-First Search dan DFS bermaksud Depth-First Search. Kedua-duanya mempunyai perbezaan antara dua. Kedua-dua mereka juga menggunakan struktur data yang berbeza untuk berfungsi, satu menggunakan struktur data Queue, satu lagi ialah struktur data Stack.
BFS lwn DFS
Perbezaan utama antara BFS dan DFS ialah Breadth-First Search ialah teknik berdasarkan bucu yang membantu dalam menunjukkan laluan terpendek dalam graf. Sebaliknya, DFS atau Depth First Search ialah teknik yang berasaskan tepi. BFS ialah teknik yang bergantung pada struktur data baris gilir. Sebaliknya, DFS bergantung pada struktur data Stack.
BFS ialah teknik yang digunakan untuk mengetahui laluan terpendek dalam graf dengan menggunakan struktur data Queue. Ia sesuai untuk mencari bucu dalam kawasan dekat sumber. Tidak seperti DFS, ia tidak boleh digunakan dengan lebih baik dalam pokok membuat keputusan yang terdapat dalam teka-teki atau permainan.
DFS ialah teknik yang digunakan untuk mengetahui laluan terpendek dalam graf menggunakan struktur data Stack. Ia sesuai untuk kawasan yang jauh dari sumber dalam penyelesaian. Tidak seperti BFS, ia boleh digunakan dengan lebih baik dalam membuat keputusan atau menyelesaikan masalah dalam permainan.
Jadual Perbandingan Antara BFS dan DFS
| Parameter Perbandingan | BFS | DFS |
| Bentuk dan definisi penuh | BFS bermaksud Breadth-First Search. Ia adalah teknik berdasarkan bucu yang digunakan untuk mencari laluan terpendek dalam graf. | DFS adalah singkatan dari Depth First Search. Ia adalah teknik berdasarkan tepi untuk mencari laluan terpendek dalam graf. |
| Pergantungan pada struktur data | Breadth-First Search atau BFS menentukan laluan terpendek dalam graf dengan bantuan struktur data Queue. | Depth First Search atau DFS menentukan laluan terpendek dalam graf dengan bantuan struktur data Stack. |
| Kegunaan | Dalam graf tidak berwajaran, ia digunakan untuk mencari laluan terpendek bagi satu sumber kerana ia menggunakan bilangan tepi yang paling sedikit daripada sumber bucu. | Dalam DFS, untuk mencapai titik destinasi atau bucu dari mana-mana sumber, lebih banyak tepi harus dilalui. |
| Bidang kesesuaian | Kawasan kesesuaiannya untuk mencari bucu berjulat dalam jarak dekat sumber. Ia tidak sesuai untuk membuat pokok keputusan hadir dalam permainan. | Kawasan kesesuaiannya berjulat dalam penyelesaian yang jauh dari sumber. Ia lebih sesuai untuk membuat keputusan atau masalah dalam permainan atau teka-teki. |
| Mekanisme | Dalam teknik ini, satu bucu dipilih pada satu masa semasa lawatannya dan ditandakan selepas itu bersebelahan dilawati dan diisi dalam baris gilir. | Bucu yang dilawati dimasukkan ke dalam timbunan dan kemudian jika tiada bucu, bucu yang dilawati akan muncul. |
Apa itu BFS?
Dengan bantuan BFS, graf dilalui dalam roti ke arah gerakan. Untuk mengingati untuk mengambil bucu seterusnya, baris gilir digunakan dalam teknik ini. Ini berlaku apabila ia menghadapi jalan buntu dalam lelaran. Ia tidak dianggap sebagai pokok keputusan kerana ia merangkumi semua jiran. Ia agak perlahan daripada DFS. Algoritma BFS Kerumitan masa BFS ialah O(V+E) semasa masa senarai Bersebelahan dan O(V^2) semasa masa matriks bersebelahan. Di sini, E bermaksud tepi dan V bermaksud bucu. Algoritma BFS dalam graf boleh digunakan dalam medan yang berbeza.
BFS sangat digunakan untuk mencipta setiap dan setiap nod jiran dalam sambungan peer-to-peer. Indeks dibina dengan bantuan teknik ini oleh crawler enjin carian. Bermula dari halaman sumber kepada halaman baharu, ia membantu mencari semua pautan yang berkaitan. Ia diperlukan untuk mencari tempat jiran dengan bantuan kemudahan navigasi GPS. Algoritma BFS digunakan semasa menyiarkan beberapa paket dalam rangkaian. Algoritma pencarian laluan merangkumi BFS. Dengan bantuan teknik ini, aliran tertinggi dalam rangkaian boleh didapati dalam algoritma Ford-Fulkerson.
Apakah DFS?
Dengan bantuan DFS, graf dilalui dalam gerakan arah dalam. Timbunan digunakan dalam teknik ini untuk diingatkan tentang mendapatkan mata di sebelah yang pertama. Carian dilakukan semasa berlakunya sebarang lelaran. Semasa pepohon keputusan, lintasan selanjutnya perlu dibuat untuk penambahan keputusan. Kesimpulannya, kemenangan diakui. ia adalah agak pantas dalam kelajuan berbanding BFS. Kerumitan masa DFS ialah O(V+E) semasa senarai Bersebelahan dan O(V^2) semasa matriks bersebelahan. Di sini, E bermaksud tepi dan V bermaksud bucu. DFS banyak digunakan dalam pelbagai bidang.
Apabila DFS dilakukan pada graf tidak berwajaran, pokok rentang minimum dibangunkan untuk setiap pasangan pokok laluan terpendek. Ia boleh digunakan untuk mengenal pasti kitaran dalam graf. Jika satu tepi belakang ditemui dalam BFS, maka terdapat satu kitaran. Laluan antara u dan v atau dua bucu boleh didapati dengan bantuan teknik ini. Algoritma DFS digunakan untuk pengisihan topologi. Ia boleh digunakan untuk menentukan komponen yang berkait kuat dalam graf tertentu. Komponen dicipta untuk disambungkan dengan kuat apabila terdapat laluan antara setiap bucu.
Perbezaan Utama antara BFS dan DFS
Kesimpulan
Oleh itu, ia boleh disimpulkan dengan mengatakan bahawa BFS dan DFS adalah berbeza antara satu sama lain. BFS digunakan dalam graf untuk mencari laluan terpendek dengan bantuan struktur data baris gilir dan DFS digunakan dalam graf untuk mencari laluan terpendek dengan bantuan struktur data tindanan. BFS memilih satu bucu semasa lawatannya dan menandakan berikutan yang bersebelahan dilawati dan dikumpulkan dalam baris gilir. Sebaliknya, dalam DFS bucu yang dilawati disertakan dalam tindanan dan jika tiada bucu, bucu muncul. Teknik BFS adalah berdasarkan bucu dan teknik DFS adalah berdasarkan tepi.
